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Para investir em inteligência artificial, é preciso organizar os dados

Pesquisa nos EUA mostra o crescimento de tecnologias IA, mas sinaliza um desafio antigo.

"O Século 21 já chegou. Esta é a sensação que você tem ao entrar numa agência em um grande banco, onde o computador conversa com você". Estas são as palavras do apresentador de um telejornal ao apresentar uma novidade na relação entre homens e máquinas em uma agência bancária: o caixa eletrônico!

Claro, estamos falando de uma reportagem exibida em 1983 (e disponível no YouTube). O vídeo vai além, revelando que o futuro não para por aí: "os bancos testam um sistema que vai permitir que as compras sejam feitas sem dinheiro ou cheque", exibindo um cartão magnético!

Enfim, estamos no Século 21 e a conversa é um pouco diferente: o caixa eletrônico já conta com sistemas de reconhecimento, como é o caso da biometria; outros meios de pagamento (incluindo smartphones) coexistem ao lado dos cartões; por trás desta relação, a robotização e automação de processos permitem sistemas onde não é possível distinguir se, do outro lado, há um ser humano ou uma máquina. Estamos falando de inteligência artificial (IA).

Neste cenário, é possível afirmar que o estágio de adoção de tecnologias IA por bancos e instituições financeiras é muito próxima ao impacto das primeiras máquinas automáticas entre os brasileiros há mais de 30 anos. A cada 100 executivos da área financeira nos EUA, 12 consideram estes sistemas muito novos, pouco testados ou com segurança incerta.

Este é o resultado de uma pesquisa, conduzida entre abril e maio de 2016, pela National Business Research Institute (NBRI), em parceria com a empresa norte-americana Narrative Science, que desenvolve sistemas baseados em processamento de linguagem natural. A dificuldade em organizar bases de dados estruturados e o medo de falhas também foram apontados como desafios.

Ao mesmo tempo, sua adoção já é reconhecida. Esta mesma pesquisa apontou que 32% utilizam algum sistema baseado em inteligência artificial, especificamente em análises preditivas, mecanismos de recomendação, reconhecimento de voz e de resposta. Investir em tecnologias IA significa, para este perfil, incrementar sistemas para detecção de fraudes ou riscos, customizar a relação com clientes, reduzir custos e aumentar a competitividade.

“Big Data” caótico: o maior desafio

Historicamente, mesmo antes dos caixas e cartões magnéticos, bancos são instituições que geram e coletam grande quantidade de dados diariamente. A existência de silos informativos, isto é, a dificuldade em organizar bases de dados estruturados e baseados em algum programa consistente de governança, ainda é um desafio - como aponta a pesquisa da Narrative Science.

A relação entre este obstáculo e o uso de tecnologias de inteligência artificial é direta. Quanto maior o volume de datasets com acesso fácil, mais inteligente será o sistema. Assim, não basta apenas abstrair em busca de algoritmos capazes de solucionar tarefas: para que os silos possam "dialogar" com eles, é preciso conversar com a ciência da informação.

Esta é uma questão chave no desenvolvimento de tecnologias, inclusive bancárias: multidisciplinaridade. O caminho está aberto para profissionais experientes em coleta, análise e aplicação de dados.

Com eles, organizações financeiras atuam no planejamento e desenvolvimento de protocolos de gestão de dados, presumindo a abertura de plataformas. Traduzindo este mindset em APIs, promoção de hackatons e diálogo permanente com a comunidade, a construção e implementação de tecnologias IA vão encontrar caminhos que farão, em menos de 30 anos, esta conversa parecer muito antiga.

Time Original Developers.

Permalink: https://developers.original.com.br/blog/investir-em-inteligencia-artificial-preciso-organizar-dados